鋼管作為原材料，廣泛應(yīng)用于如石油、化工、電力、船舶、汽車等行業(yè)。近年來，經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展使企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量提出更高要求，鋼管表面存在缺陷會嚴(yán)重影響其使用壽命，同時(shí)在設(shè)備某些重要位，使用劣質(zhì)鋼管會存在安全隱患，嚴(yán)重威脅人員生命，對企業(yè)造成產(chǎn)財(cái)產(chǎn)損失。

因此，為了控制鋼管質(zhì)量，相關(guān)企業(yè)會對其進(jìn)行質(zhì)量檢測，但檢測措施通常由人工實(shí)現(xiàn)，無法實(shí)現(xiàn)快速、精準(zhǔn)檢測缺陷。 在鋼管生產(chǎn)的過程中，由于原材料、軋制設(shè)備和加工工藝等多方面的原因，將導(dǎo)致其表面出現(xiàn)劃痕、 輥痕、氧化鐵皮、表面夾雜、孔洞、裂紋、麻面等不同類型的缺陷。這些缺陷不僅嚴(yán)重影響產(chǎn)品的外觀，還降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性和疲勞強(qiáng)度等性能，給企業(yè)的發(fā)展帶來不良影響，同時(shí)也增添以鋼管為原材料的下游產(chǎn)品使用過程中的安全隱患。 表面缺陷區(qū)域具有應(yīng)力集中、受力薄弱的特點(diǎn)，同時(shí)性能突變、疲勞損傷和銹蝕往往集中在此區(qū)域， 使得鋼管在復(fù)雜惡劣環(huán)境下的工作性能大大降低。通過對鋼管表面存在的缺陷區(qū)域進(jìn)行檢測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)缺陷，為生產(chǎn)工藝的調(diào)整、設(shè)備狀態(tài)改進(jìn)提供依據(jù)具有重要意義。 目前，鋼管的表面缺陷的檢測大多通過人工方式實(shí)現(xiàn)，人工方式依賴于現(xiàn)場經(jīng)驗(yàn)且效率低，受現(xiàn)場環(huán)境的影響，勞動(dòng)強(qiáng)度大，易產(chǎn)生漏檢和誤檢現(xiàn)象，不能全面反應(yīng)鋼管表面的質(zhì)量，檢測實(shí)時(shí)性差，檢測種類少，檢測效率低，缺乏對產(chǎn)品的表面質(zhì)量的綜合評估。隨著計(jì)算機(jī)水平的發(fā)展和人工智能領(lǐng)域的興起，機(jī)器視覺技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用，采用機(jī)器視覺方法能有效彌補(bǔ)人工檢測不足，且檢測精度高、能進(jìn)一步為智能制造提供數(shù)據(jù)平臺。

01、鋼管表面缺陷檢測特點(diǎn)

國內(nèi)外利用機(jī)器視覺方法檢測冶金產(chǎn)品的對象主要為板材、帶鋼、鋼條等，這些產(chǎn)品表面較平整、粗糙度低、材料反射率一致，只要保證入射光照角度合理，強(qiáng)度分布均勻，無論使用面陣或線陣相機(jī)均能獲取較為理想的被檢測材料表面缺陷圖像，這也有效降低了后續(xù)圖像處理算法的復(fù)雜程度； 如圖平面材料表面缺陷檢測的光照分布示意圖，通常采用單個(gè)或多個(gè)面陣相機(jī)即可獲得理想的光照結(jié)果；而采用線陣光源則更容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)楸徽丈鋮^(qū)域各點(diǎn)到達(dá)光源中心的距離是相等的。

平面材料表面缺陷檢測的光照分布示意圖 對于鋼管而言，因其幾何結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，當(dāng)采用面陣光源時(shí)，弧形外表面使得光源中心與被照射區(qū)域各處之間距離相差過大，如圖所示，與光源最短距離位置處表現(xiàn)為較高亮度，而在最短距離位置兩測，光照亮度分布減弱，圖像成像結(jié)果也表現(xiàn)類似特點(diǎn)，中間區(qū)域像素灰度分布較高而兩側(cè)區(qū)域像素灰度值較小。

面陣光源光照分布（正視圖） 另一情況如圖所示，采用線陣相機(jī)和線陣光源實(shí)現(xiàn)鋼管表面缺陷動(dòng)態(tài)檢測時(shí)，因振動(dòng)、裝配誤差等因素，線陣光源中心線與線陣相機(jī)視野長度方向并非位于同一直線，相機(jī)視野方向通常與鋼管回轉(zhuǎn)中心所在直線一致；這種情況會降低照射區(qū)域與視野區(qū)域重合性，導(dǎo)致成像結(jié)果光照不均現(xiàn)象嚴(yán)重，進(jìn)一步增加圖像處理的困難度。

線陣光源光照分布（俯視圖）

02、關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)

鋼管因其幾何結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，易產(chǎn)生光照不均現(xiàn)象；為實(shí)現(xiàn)鋼管圓弧表面動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)檢測，必然影響光源光照區(qū)域與相機(jī)視野的重合性，易造成光照分布不均，這種現(xiàn)象會覆蓋掉缺陷區(qū)域的特征。當(dāng)圖像獲取不理想時(shí)，會增加圖像處理的難度。盡管相關(guān)學(xué)者在機(jī)器視覺檢測領(lǐng)域已經(jīng)作了很多工作，但國內(nèi)對鋼管的表面缺陷檢測的研究較少，主要存在如下難點(diǎn)：（1）熱軋無縫鋼管與熱軋帶鋼、重軌等類似，表面覆蓋大量氧化鐵皮，會導(dǎo)致各類偽缺陷的產(chǎn)生；（2）鋼管弧形外表面易產(chǎn)生光照不均現(xiàn)象；（3）因光照不均的影響，缺陷灰度差異較大，使得漏檢嚴(yán)重；（4）受彎曲度、不圓度和表面凸起缺陷的影響，鋼管在檢測過程中產(chǎn)生振動(dòng)，使得圖像采集存在誤差，特征不明顯；（5）實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)檢測時(shí)，光源照射區(qū)域與相機(jī)視野區(qū)域重合性會降低，進(jìn)而造成光照分布不均。

03、成像光路設(shè)計(jì)

照明系統(tǒng)包括照明方式選擇，相機(jī)與光源的位置關(guān)系確定。 鋼管表面的照明方式可分為明場照明和暗場照明，本文選擇明場照明方式，該方式有益于鋼管表面缺陷和背景形成高對比度。由于采用單個(gè)線陣相機(jī)和線光源，其有效工作區(qū)為窄條，與其它冶金產(chǎn)品表面不同的是，熱軋無縫鋼管在成型過程中，因其工序工藝的特點(diǎn)，表面未經(jīng)拋光處理，光照反射類型以漫反射為主。圖為明場照明光路結(jié)構(gòu)圖。

根據(jù)圖像采集原理，需要確定線陣相機(jī)、線光源等的位置，這有益于后續(xù)硬件選型中參數(shù)的確定。 為保證視野區(qū)域能夠?qū)⒉煌L度的鋼管表面覆蓋，在光路設(shè)計(jì)中，使視野幅寬大于鋼管長度。

04、硬件參數(shù)設(shè)計(jì)

（1）相機(jī)線陣相機(jī)分為主要分為 CCD和CMOS兩種類型。 由于工作原理，CCD 的表面上會因靜電場存在導(dǎo)致表面吸吸附較多灰塵，這在實(shí)際工業(yè)檢查中受到限制，而 CMOS 芯片內(nèi)部集成性較高，對硬件設(shè)計(jì)的優(yōu)化具有促進(jìn)作用，具有圖像捕捉靈活、靈敏度高、動(dòng)態(tài)范圍寬、分辨率高、低功耗及優(yōu)良的系統(tǒng)集成等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)在價(jià)格方面比 CCD 傳感器更實(shí)惠。 基于圖像采集方案， 設(shè)計(jì)檢測精度要求為 0.5mm ， 即能夠檢出最小缺陷尺寸為0.5mm*0.5mm， 視野幅寬H=300mm ， 相機(jī)分辨率不能低于以下值：

（2）鏡頭鏡頭與檢測對象距離最近，其作用是將檢測對象聚焦在相機(jī)光敏元件上，通常需要考慮鏡頭的相關(guān)參數(shù)，保證與相機(jī)的合理搭配，提高成像質(zhì)量。鏡頭選型包括焦距、成像靶面尺寸等參數(shù)確定。 焦距為鏡頭重要參數(shù)，需由物距等因素確定，由成像原理可知焦距計(jì)算如下： 式中，s 為光敏芯片長度；H 是視野幅寬，即相機(jī)能拍攝到的視野范圍；d 為物距。（3） 光源光源的合理選擇能夠?qū)Τ上裣到y(tǒng)起到增益效果，例如提高對比度，降低無關(guān)信息對成像的干擾。根據(jù)鋼管表面圖像采集原理，需選擇線陣光源實(shí)現(xiàn)照明，這樣可保證在視野范圍內(nèi)，光照強(qiáng)度集中且均勻。 由于 LED 光源具有高效率、 低耗電量、 長壽命、 安全性高和可控性好等特點(diǎn)，本文以 LED 光源實(shí)現(xiàn)照明。

05、缺陷檢測

鋼管表面缺陷為凹坑、劃傷、翹皮及輥痕4 種缺陷，圖 (a)為凹坑缺陷， 其特征為點(diǎn)狀或塊狀凹陷，因氧化皮或異物未清除在軋制過程中嵌入鋼管表面再脫落形成；圖 (b)為翹皮缺陷，為附著在鋼管外表面的金屬層，在穿管深加工工序中，聚集夾雜物因管壁變薄而外漏，裂紋形成并延伸使表皮外翹；

圖 (c)為劃傷缺陷，鋼管表面被外金屬或硬物劃削所致，通常呈細(xì)長尖銳溝紋或較淺凹坑；圖 (d)為輥痕缺陷，該缺陷是由于軋輥調(diào)整不當(dāng)或表面損壞所造成， 呈周期性或連續(xù)性分布。

在提取鋼管表面缺陷特征之前，需要確定那些特征是有效的，對于凹坑、翹皮、劃傷和輥痕，需要選擇具有良好區(qū)分度的特征構(gòu)成特征向量；特征向量是缺陷特征數(shù)值化表征方式，特征提取通常遵循如下原則：1）圖像中特征應(yīng)該容易獲?。?）所選擇特征在數(shù)值上不受噪聲和無關(guān)因素干擾；3）同種缺陷的特征具有緊致性， 不同種缺陷特征具有良好的區(qū)分度。 鋼管表面缺陷分布和大小不具規(guī)律性，且形態(tài)復(fù)雜，因此需要選擇能夠準(zhǔn)確描述缺陷的特征。 機(jī)器視覺技術(shù)將CCD相機(jī)拍攝到的目標(biāo)圖像實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換成圖像信號，然后將圖像信號輸入進(jìn)嵌入式視覺圖像處理系統(tǒng)。 根據(jù)圖像飽和度、像素分布、目標(biāo)圖像邊沿、亮度等信息轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)識別的數(shù)字信號，利用先進(jìn)的算法對圖像進(jìn)行特征識別，將特征識別出來的結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，輸出最終的缺陷結(jié)果，包括缺陷、尺寸、角度、個(gè)數(shù)、合格與不合格、有無等，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識別功能。

總而言之，鋼管缺陷檢測系統(tǒng)采用的機(jī)器視覺自動(dòng)識別的要求，必須解決以下主要問題：1.必須能在線檢測鋼管表面的瑕疵，如劃痕、刮傷、孔洞、結(jié)疤、墊坑等表面異常。 2.能應(yīng)對因鋼管寬度、長度變化、以及鋼管在移動(dòng)過程中產(chǎn)生的扭曲或傾斜、表面有油污或水滴所造成的干擾。 3.瑕疵檢測具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能適合于不同寬度、不同顏色、不同速度的要求，還必須應(yīng)用模式識別、自動(dòng)暴光、防抖動(dòng)、瑕疵報(bào)警等功能，瑕疵檢測和瑕疵報(bào)警是動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)的。 4.必須具備精度高、故障點(diǎn)少等特點(diǎn)，需用工業(yè)級數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和工業(yè)級PC機(jī)相結(jié)合來完成系統(tǒng)任務(wù)。

審核編輯：郭婷